A multithreaded model is a hybrid one which combines locality of execution of the von Neumann model with asynchronous data availability and implicit parallelism of the dataflow model. Much researches that have been made toward the advanced performance of multithreaded models are about the cache memory which have been proved to be efficient in the von Neumann model. To use an instruction cache or operand cache, the multithreaded models must have cache memories. If cache memories are added to the multithreaded model, they may have the disadvantage of high implementation cost in the mode. To solve these problems, we did not add cache memory but applied the method of executing the caching by using available registers of the multithreaded models. The available register-based caching method is one that use the registers which are not used on the execution of threads. It may accomplish the same effect as the cache memory. The multithreaded models can compute the number of available registers to be used during the process of the register optimization, and therefore this method can be easily applied on the models. By applying this method, we can also remove the access conflict and the bottleneck of frame memories. When we applied the proposed available register-based caching method, we found that there was an improved performance of the multithreaded model. Also, when the available-register-based caching method is compared with the cache based caching method, we found that there was the almost same execution overhead.
AMachine vision is a promising tool for the autonomous guidance of farm machinery. Conventional CCD camera for the machine vision needs a desktop PC to install a frame grabber, however, a web camera is ready to use when plugged in the USB port. A web camera with a notebook PC can replace existing camera system. Autonomous steering control system of this research was intended to be used for combine harvester. If the web camera can recognize cut/uncut edge of crop, which will be the reference for steering control, then the position of the machine can be determined in terms of lateral offset and heading angle. In this research, a white line was used as a cut/uncut edge of crop for steering control. Image processing algorithm including capturing image in the web camera was developed to determine the desired travel path. An experimental vehicle was constructed to evaluate the system performance. Since the vehicle adopted differential drive steering mechanism, it is steered by the difference of rotation speed between left and right wheels. According to the position of vehicle, the steering algorithm was developed as well. Evaluation tests showed that the experimental vehicle could travel within an RMS error of 0.8cm along the desired path at the ground speed of $9\sim41cm/s$. Even when the vehicle started with initial offsets or tilted heading angle, it could move quickly to track the desired path after traveling $1.52\sim3.5m$. For turning section, i.e., the curved path with curvature of 3 m, the vehicle completed its turning securely.
Jung, Juho;Park, Manbok;Cho, Kuk;Mun, Cheol;Ahn, Junho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.10
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pp.3955-3971
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2020
Due to the significant increase in the use of autonomous car technology, it is essential to integrate this technology with high-precision digital map data containing more precise and accurate roadway information, as compared to existing conventional map resources, to ensure the safety of self-driving operations. While existing map technologies may assist vehicles in identifying their locations via Global Positioning System, it is however difficult to update the environmental changes of roadways in these maps. Roadway vision algorithms can be useful for building autonomous vehicles that can avoid accidents and detect real-time location changes. We incorporate a hybrid architectural design that combines unsupervised classification of vision data with supervised joint fusion classification to achieve a better noise-resistant algorithm. We identify, via a deep learning approach, an intelligent hybrid fusion algorithm for fusing multimodal vision feature data for roadway classifications and characterize its improvement in accuracy over unsupervised identifications using image processing and supervised vision classifiers. We analyzed over 93,000 vision frame data collected from a test vehicle in real roadways. The performance indicators of the proposed hybrid fusion algorithm are successfully evaluated for the generation of roadway digital maps for autonomous vehicles, with a recall of 0.94, precision of 0.96, and accuracy of 0.92.
Synchronization is the process of making replicated data on multiple devices be consistent, i.e., identical with each other. In Dec. 2000, major handheld computer manufacturers including Nokia, Ericsson, IBM published the SyncML protocol specification. In this paper, we describe the CNU SyncML server for PIMS(Personal Information Management System) service that we developed based on the SyncML specification. The server architecture and capabilities of the frames are presented along with the procedure of message processing by each frame. We put the CNU SyncML server to the conformance tests and interoperability tests to confirm its functionality. The session managing mechanism of the CNU SyncML server showed better performance than our previous implementations.
In this paper, we propose an adaptive multi-view video service framework suitable for mobile environments. The proposed framework generates intermediate views in near-realtime and overcomes the limitations of mobile services by adapting the multi-view video according to the processing capability of a mobile device as well as the user characteristics of a client. By implementing the most of adaptation processes at the server side, the load on a client can be reduced. H.264/AVC is adopted as a compression scheme. The framework could provide an interactive service with efficient video service to a mobile client. For this, we present a multi-view video DIA (Digital Item Adaptation) that adapts the multi-view video according to the MPEG-21 DIA multimedia framework. Experimental results show that our proposed system can support a frame rate of 13 fps for 320{\times}240 video and reduce the time of generating an intermediate view by 20 % compared with a conventional 3D projection method.
Since a display device such as TV or digital signage is getting larger, the types of media is getting changed into wider view one such as UHD, panoramic and jigsaw-like media. Especially, panoramic and jigsaw-like media is realized by stitching video clips, which are captured by different camera or devices. However, a stitching process takes long time, and has difficulties in applying for a real-time process. Thus, this paper suggests to find out 2D Adjacency Matrix, which tells spatial relationships among those video clips in order to decrease a stitching processing time. Using the Discrete Cosine Transform (DCT), we convert the each frame of video source from the spatial domain (2D) into frequency domain. Based on the aforementioned features, 2D Adjacency Matrix of images could be found that we can efficiently make the spatial map of the images by using DCT. This paper proposes a new method of generating 2D adjacency matrix by using DCT for producing a panoramic and jigsaw-like media through various individual video clips.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.9C
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pp.1337-1344
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2004
This paper deals with analysis and real-time Implementation of a wide band adaptive multirate speech codec (AMR-WB) using a fixed-point DSP of TI's TMS320C6201. In the AMR-WB codec, input speech is divided into two frequency bands, lower and upper bands, and processed independently. The lower band signal is encoded based on the ACELP algorithm and the upper band signal is processed using the random excitation with a linear prediction synthesis filter. The implemented AMR-WB system used 218 kbytes of program memory and 92 kbytes of data memory. And its proper operation was confirmed by comparing a decoded speech signal sample-by-sample with that of PC-based simulation. Maximum required time of 5 75 ms for processing a frame of 20 ms of speech validates real-time operation of the Implemented system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.7A
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pp.964-972
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1999
In this paper, we proposed a simulation model to which apply the AAL 2 (AAL type 2) between BSC and MSC in the cellular mobile communication systems. We suggested the frame structure of processing the packets of short length and the scheme which multiplex to one or more ATM cell. Also, we analyzed the performance of the APR, transmission delay, and channel transmission efficiency used in the packetized voice traffic and the low bit-rate data traffic such as fax. From the simulation results, the maximum number of users are 47 users without using AAL 2 multiplexing, but the maximum number of users are 70 (Non-Overlapping scheme) users, 110 (Overlapping scheme) users, respectively. Thus, we knew that the Overlapping scheme is more efficient than the Non-Overlapping scheme. Finally, we showed that the optimum transmission buffer size is 4 ATM cells in the cellular communication systems with the bandwidth of 2 Mbps.
In this study, we examine the applicability of the classifier based on an artifical neural network (ANN) for the low-frequency acoustic signal in shallow water environment. The estimations of the Doppler shift and frequency spreading effect at 220 Hz reveal the frequency variation of less than 2 Hz with time This small variation enables the ANN-based classifier to identify signals using only tonal frequency information. The ANN consists of 4 layers, and has 60 input processing elements (PEs) and 4 output PEs, respectively. When measured tonal signals in the frequency 200-250 Hz are applied to the ANN-based classifier, the classifier can identify more than 67% of the signals for instantaneous frame and more than 91% for averaged one over 5 frames.
Simila, Janika;Gernig, Anita;Murray, Patrick;Fernandes, Sara;Tuohy, Maria G.
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.20
no.12
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pp.1653-1663
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2010
The first gene (${\alpha}$-gal1) encoding an extracellular ${\alpha}$-Dgalactosidase from the thermophilic fungus Talaromyces emersonii was cloned and characterized. The ${\alpha}$-gal1 gene consisted of an open reading frame of 1,792 base pairs interrupted by six introns that encoded a mature protein of 452 amino acids, including a 24 amino acid secretory signal sequence. The translated protein had highest identity with other fungal ${\alpha}$-galactosidases belonging to glycosyl hydrolase family 27. The ${\alpha}$-gal1 gene was overexpressed as a secretory protein with an N-terminal histidine tag in the methylotrophic yeast Pichia pastoris. Recombinant ${\alpha}$-Gal1 was secreted into the culture medium as a monomeric glycoprotein with a maximal yield of 10.75 mg/l and purified to homogeneity using Hisbinding nickel-agarose affinity chromatography. The purified enzyme was maximally active at $70^{\circ}C$, pH 4.5, and lost no activity over 10 days at $50^{\circ}C$. ${\alpha}$-Gal1 followed Michaelis-Menten kinetics ($V_{max}\;of\;240.3{\mu}M/min/mg,\;K_m\;of\;0.294 mM$) and was inhibited competitively by galactose ($K_m{^{obs}}$ of 0.57 mM, $K_i$ of 2.77 mM). The recombinant T. emersonii ${\alpha}$-galactosidase displayed broad substrate preference, being active on both oligo- and polymeric substrates, yet had strict specificity for the ${\alpha}$-galactosidic linkage. Owing to its substrate preference and noteworthy stability, ${\alpha}$-Gal1 is of particular interest for possible biotechnological applications involving the processing of plant materials.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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